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解决的问题

Nengo 提供了一种在 Python 中构建和模拟大规模神经模型的方法，允许研究人员在无需编写大量样板代码的情况下，创建复杂的脉冲和非脉冲模拟。

工作原理

它使用一个灵活的框架，允许用户定义自定义神经元类型和学习规则。该库可以与外部硬件集成，运行深度神经网络，并与不同的神经模拟器或神经形态硬件进行接口。

适用对象

专为从事大脑建模、神经形态计算和神经动力学模拟的研究人员和开发人员设计。

亮点

• 支持脉冲和非脉冲神经模拟。
• 通过自定义神经元类型和学习规则具有高度可扩展性。
• 能够驱动机器人并与硬件集成。
• 与各种神经模拟器和神经形态硬件兼容。